Вилучення дублікатів

Прибирання дублікатів — це ключова навичка, щоб отримувати коректні підрахунки, адже часто не слід рахувати одне й те саме кілька разів. У цій вправі ви створите кілька нових датафреймів на основі унікальних значень із sales.

sales доступний, а pandas імпортовано як pd.

Ця вправа є частиною курсу

Опрацювання даних у pandas

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Вилучіть з sales рядки з дубльованими парами store і type, збережіть як store_types і виведіть перші рядки.
Вилучіть з sales рядки з дубльованими парами store і department, збережіть як store_depts і виведіть перші рядки.
Виберіть рядки, що відповідають тижням свят, використавши стовпець is_holiday, і приберіть дублікати date, зберігши результат як holiday_dates.
Виберіть стовпець date у holiday_dates і виведіть його.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Drop duplicate store/type combinations
store_types = ____
print(store_types.head())

# Drop duplicate store/department combinations
store_depts = ____
print(store_depts.head())

# Subset the rows where is_holiday is True and drop duplicate dates
holiday_dates = sales[sales[____]].drop_duplicates(____)

# Print date col of holiday_dates
print(____)

Редагувати та запускати код